Oleh: AFRIDA KARINA SAVIRA ( ) Dosen Pembimbing: ERWIN WIDODO, Dr. Eng. Studi Kasus: PT. Indoprom Indonesia Cabang SUrabaya
|
|
|
- Ivan Oesman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Oleh: AFRIDA KARINA SAVIRA ( ) Dosen Pembimbing: ERWIN WIDODO, Dr. Eng Studi Kasus: PT. Indoprom Indonesia Cabang SUrabaya
2 Pendahuluan Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pengembangan Model Percobaan Numerik Kesimpulan & Saran
3 1
4 1.1 Aktivitas Jual Beli Tradisional Perkembangan Teknologi Online Shopping
5 1.1 (Sands, 2013) DUAL CHANNEL SUPPLY CHAIN (DCSC)
6 1.1 Untuk dapat mempertahankan penjualan, Diunggulkan: Mudah mendapat informasi mengenai harga, produk, dan store. Customer lebih sensitif terhadap harga jual (Grewal et al., 1998)
7 1.1 alah satu perusahaan yang menerapkan Dual Channel Supply Chain dengan Diskon: Permasalahan Objek Amatan X Penurunan nilai produk & profit (Raghubir., 2004) Penurunan brand image & image store (Grewal et al., 1998) Berapa nilai diskon yang sebaiknya diberikan sehingga penentuan harga jual dilakukan dengan optimal untuk keperluan maksimasi profit
8 1.2 Bagaimana menetapkan diskon dalam DCSC untuk PT. Indoprom Indonesia cabang Surabaya? Bagaimana analisa pengaruh diskon terhadap harga jual dan profit, baik pada tiap channel maupun pada keseluruhan sistem DCSC?
9 1.3 Memaksimasi profit melalui optimasi diskon dan harga jual dalam DCSC. Mengetahui hubungan diskon terhadap harga jual dan profit, baik untuk tiap channel maupun keseluruhan sistem DCSC.
10 1.4 Perusahaan memperoleh profit yang maksimal Perusahaan dapat memberikan diskon dan harga jual yang optimal Perusahaan mengetahui hubungan penetapan diskon terhadap harga jual dan profit dalam DCSC.
11 Perusahaan yang menjadi objek amatan adalah PT Indoprom Indonesia cabang Surabaya yang telah menggunakan DCSC dengan diskon Diskon yang dioptimalkan adalah diskon dari PT. Indoprom Indonesia cabang Surabaya ke customer Produk yang diamati adalah majalah yang hanya bisa dibeli di PT.Indoprom Indonesia cabang Surabaya, tidak dibeli langsung dari publisher Tidak ada perubahan diskon selama penelitian. Apabila diskon juga diberikan pada online channel, maka langkah ini dilakukan untuk mengantisipasi kompetitor sesama pengguna online channel Discount pricing dilakukan dari sudut pandang perusahaan, sehingga kemanfaatan lebih dirasakan oleh perusahaan Asumsi lain terkait model optimasi akan ditambahkan pada bagian penyusunan model.
12 2
13 2 DCSC Diskon Skema penetapan harga Optimasi
14 2.1 Memudahkan perusahaan menjangkau segmen yang tidak dapat dijangkau offline channel Memperluas cakupan pasar Meningkatkan keuntungan Meningkatkan kepuasan customer
15 2.1 P w P o Manufacturer/Supplier Central Warehouse P s Online Facility (Widodo et al., 2011) Offline Channel Customer
16 2.2 (Perreault, Cannon, & McCarthy, 2012) (Nusair, et al., 2010)
17 2.2 Jenis-Jenis Diskon: Cash Discount Trade Discount Sale Discount Seasonal Discount Quantity Discount (Perreault, Cannon, & McCarthy, 2012)
18 2.3 (Fudenberg & Tirole, 1991 & Widodo, et al., 2011) Penentuan harga dilakukan secara simultan Penentuan harga dilakukan secara bertahap P warehouse + P online +P offline Ditetapkan pada satu waktu yang sama P offline P warehouse + P online Ditetapkan pada waktu yang berbeda
19 2.4 UNCONSTRAINED OPTIMIZATION CONSTRAINED OPTIMIZATION OPTIMASI Proses menemukan solusi terbaik dengan memaksimasi atau meminimasi objective function dan tetap memperhatikan constraint yang ada (Biegler, n.d) QUADRATIC PROGRAMMING Menyelesaikan permasalahan yang linier dengan fungsi tujuan berbentuk quadratic (Jensen & Bard, 2002)
20 3
21 3.1 Mulai Penyusunan Kerangka Model Penyusunan fungsi demand pada DCSC Penyusunan fungsi demand pada DCSC dengan diskon Penyusunan fungsi tujuan profit PT. Indoprom Indonesia: q Sistem DCSC q Online channel q Offline channel Penyusunan fungsi pembatas: q Rasionalisasi harga outlet q Interplay demand q Channel existence A
22 3.1 Penyusunan Kerangka Model A Identifikasi Parameter Model Pengumpulan Data Parameter Model q Jumlah permintaan maksimum pada offline channel (ds max) q Harga pada warehouse (Pw) q Rasio penerimaan customer terhadap online product (ρ) Pengolahan Data Parameter Model Tidak q Nilai parameter rasio elastisitas permintaan terhadap harga (β) Model terferifikasi dan tervalidasi? Ya B
23 3.1 B Percobaan Numerik Proses optimasi harga jual offline dan harga jual online. Serta, maksimasi profit sebelum diskon Proses optimasi diskon dan maksimasi profit setelah diskon Analisis sensitivitas parameter kritis Identifikasi pengaruh diskon terhadap harga jual dan profit, baik pada tiap channel maupun keseluruhan Kesimpulan dan Saran Selesai
24 4
25 4.1 PENERBIT GUDANG PT. INDOPROM INDONESIA (Pw) Supply OFFLINE CHANNEL PT. INDOPROM INDONESIA CABANG SURABAYA (Ps) Pengiriman Langsung ONLINE CHANNEL PT. INDOPROM INDONESIA (Po) CUSTOMER Order
26 4.2 1 Penelitian dilakukan terhadap satu judul majalah, yaitu majalah Reader Digest English Rasio penerimaan customer terhadap online product (ρ) merupakan parameter yang nilainya tetap untuk jenis produk yang sama. Tidak terdapat sales return Kantor cabang langsung mendistribusikan majalah ke customer setelah adanya pesanan untuk menghindari adanya biaya inventory Biaya transportasi dari gudang ke kantor cabang sudah termasuk margin keuntungan per produk (C t ws) Terdapat biaya transportasi dari gudang ke online channel (C t wo), namun besarnya sangat kecil, sehingga dianggap insignificant terhadap penentuan harga Biaya transportasi dari kantor cabang ke customer (C t sa) dibebankan ke customer Biaya transportasi dari online channel ke customer (C t oc) dibebankan ke customer
27 4.3 Demand Offline D S = d s max β P s P O 1 ρ Demand Online D o = β ρp s P o ρ 1 ρ Keuntungan Offline G s = D s Ps Pw Keuntungan Online G o = D o Po Pw Keuntungan DCSC max P o,p s G DCSC = G s + G o Dengan, D S : Jumlah permintaan pada offline channel D o : Jumlah permintaan pada online channel d max s : Jumlah permintaan maksimum pada offline channel β : Rasio elastisitas permintaan terhadap harga. ρ : Rasio penerimaan customer terhadap online product P s : Harga jual pada offline channel. P o : Harga jual pada online channel. P w : Harga jual pada central warehouse. G s : Keuntungan pada offline channel. G o : Keuntungan pada online channel. G DCSC : Keuntungan pada seluruh sistem DCSC (Widodo, et al., 2011)
28 4.3 Fungsi Pembatas 1. P o ( )P w 2. P s P w 3. D o 0 4. D s 0 5. P o (1 0.3)P s
29 4.4 Demand Offline Harga Jual Offline Setelah Diskon D S = d s max β (P s d) P O 1 ρ P s = P s d Demand Online D o = β ρp s d P o ρ 1 ρ Keuntungan Offline G s = D s Ps d Pw Keuntungan Online G o = D o Po Pw Keuntungan DCSC max G DCSC = G s + G o P o,p s Dengan, D S : Jumlah permintaan pada offline channel setelah ada diskon D o : Jumlah permintaan pada online channel setelah ada diskon P s : Harga jual pada offline channel setelah ada diskon G s : Keuntungan pada offline channel setelah ada diskon G o : Keuntungan pada online channel setelah ada diskon G DCSC : Keuntungan pada seluruh sistem DCSC
30 4.4 Fungsi Pembatas 1. d 0.45 P s 2. D o 0 3. D s 0 4. d d ll P s
31 4.4 Data Parameter Pw ds max ρ β 16, (Nadia, K.S., 2013) Data Eksisting Ps Po d 30,000 22,500 6,000 Model Pengembangan
32 5
33 5.1 Verifikasi dilakukan untuk mengetahui apakah model yang dibuat dapat dijalankan dan tidak error
34 5.1
35 5.2 Validasi dilakukan untuk melihat apakah model yang dibuat telah merepresentasikan kondisi nyata
36 5.3 Model Skema penetapan harga Output Matlab Ps Po GDCSC Exitflag Iterasi 35,150 24,605 (2,958,700) 1 4 Output Manual Ds Do Gs Go GDCSC ,650 2,966,430 2,985,080 Ps Po
37 5.3 Model Skema penetapan harga d ll Output Matlab d G Exitflag Iterasi % diskon 5% 5,249 (3,925,600) % 10% 5,249 (3,925,600) % 15% 5,273 (3,925,600) % 20% 7,030 (3,814,300) % 25% 8,788 (3,486,300) % 30% 10,445 (2,978,400) (2) % 35% 11,324 (2,630,900) (2) % 40% 12,202 (2,229,300) (2) % 45% 13,081 (1,773,400) (2) % % diskon Output Manual Ds' Do' Gs' Go' GDCSC 14.93% ,479,130 1,458,900 3,938, % ,479,130 1,458,900 3,938, % ,488,215 1,450,795 3,939, % ,870, ,285 3,818, % ,047, ,775 3,493, % 367 (4) 3,011,235 (32,420) 2,978, % 398 (35) 2,915,748 (283,675) 2,632, % 429 (66) 2,766,192 (534,930) 2,231, % 459 (97) 2,556,171 (786,185) 1,769,986
38 5.4 Perbandingan Hasil Optimasi Model Awal dengan Model Pengembangan Optimasi Ds Do Gs Go GDCSC Model Awal ,650 2,966,430 2,985,080 Model Pengembangan ,488,215 1,450,795 3,939,010 Ds, Gs, G DCSC model pengembangan Ds, Gs, G DCSC model awal Do, Go model pengembangan Do, Go model awal
39 5.4 PARAMETER β ρ dsmax Pw Perbandingan Kondisi Eksisting dengan Kondisi Setelah Optimasi Eksisting Setelah Optimasi d 6,000 5,273 %d 20% 15% Ps 30,000 35,150 Po 22,500 24,605 Ds' Do' Gs' 2,385,000 2,488,122 Go' 282,000 1,450,795 G DCSC 2,667,000 3,938,917 Setelah Optimasi: Persebaran Do & Ds lebih merata Gs, Go, GDCSC lebih besar
40 5.5 Semakin customer dapat menerima produk OL; Do & Ds Ps agar Ds sesuai target Diskon agar offline channel memperoleh keuntungan yang diharapkan Po untuk memikat lebih banyak customer dari kompetitornya, serta menjaga eksistensi channel
41 5.5 Gs karena customer lebih senang belanja di online channel Go karena Po sehingga revenue online
42 5.6 diskon mampu menstimulus customer untuk pembelian: Dsmax Dsmax, perusahaan ingin menghasilkan revenue: Ps Ds max, customer yang mengetahui bahwa perusahaan juga menjual melalui online; Do Po
43 5.6 Gs dan Go karena Ds & Do seiring Ps & Po
44 5.7 β: 2 x x 10-5 d, Ps, & Po yang signifikan Pada peningkatan β di titik ini, besarnya d, Ps, & Po sensitif terhadap perubahan β β: 2 x x 10-4 d, Ps, & Po tidak terlalu signifikan Pada peningkatan β di titik ini, besarnya d, Ps, & Po tidak sensitif terhadap perubahan β
45 5.7 β: 2 x x 10-5 d, Ps, & Po yang signifikan β: 2 x x 10-4 d, Ps, & Po tidak signifikan
46 5.8 :. Ps diubah ± 20% dan Po dibuat tetap Diskon agar Ps masih terjangkau & untuk mencegah Ds Ps d Ps' Po 28,120 3,786 24,334 24,605 31,635 4,745 26,890 24,605 35,150 5,273 29,878 24,605 38,665 8,764 29,901 24,605 42,180 12,279 29,901 24,605
47 5.8 :. Ps dibuat tetap dan Po diubah ± 20% Ps d Ps' Po 35,150 10,184 24,966 19,684 35,150 7,716 27,434 22,145 35,150 5,273 29,878 24,605 35,150 5,273 29,878 27,066 35,150 5,273 29,878 29,526 d Do' Go' 10, ,120 7, ,016,010 5, ,450,795 5, ,592 5, ,156 D o = β ρp s d P o ρ 1 ρ
48 5.8 :. Ps dan Po diubah ± 20% Diskon agar harga jual pada offline channel tidak terlampau jauh dengan Po Ps d Ps' Po 28,120 4,218 23,902 19,684 31,635 4,745 26,890 22,145 35,150 5,273 29,878 24,605 38,665 6,296 32,369 27,066 42,180 7,344 34,836 29,526
49 5.9 :. Ps dibuat tetap dan Po diubah ± 20% Perlakuan Gs' Go' G DCSC -20% 1,566, ,120 2,139,330-10% 2,022,735 1,016,010 3,038,745 0% 2,488,215 1,450,795 3,939,010 10% 3,638, ,592 4,621,272 20% 4,789,145 78,156 4,867,301 Jika offline channel ingin memenangkan kompetisi Po 20% Jika online channel ingin memenangkan kompetisi Po tetap Jika kedua channel mau berkerjasama dalam struktur DCSC Po 20%
50 5.9 :. Ps dibuat tetap dan Po diubah ± 20% Perlakuan Gs' Go' G DCSC -20% 1,650, ,496 2,109,142-10% 2,119, ,409 3,033,908 0% 2,488,215 1,450,795 3,939,010 10% 2,919,859 1,901,790 4,821,649 20% 3,373,787 2,331,654 5,705,441 Jika offline channel ingin memenangkan kompetisi Po & Ps 20% Jika online channel ingin memenangkan kompetisi Po & Ps 20% Jika kedua channel mau berkerjasama dalam struktur DCSC Po & Ps 20%
51 5.9 :. Ps diubah ± 20% dan Po dibuat tetap Perlakuan Gs' Go' G DCSC -20% 2,976,768 (129,680) 2,847,088-10% 3,013, ,875 3,620,888 0% 2,488,215 1,450,795 3,939,010 10% 2,479,130 1,458,900 3,938,030 20% 2,479,185 1,450,795 3,929,980 Jika offline channel ingin memenangkan kompetisi Ps -10% Jika online channel ingin memenangkan kompetisi Ps 10% Jika kedua channel mau berkerjasama dalam struktur DCSC Ps tetap
52 6
53 Penetapan harga dan diskon pada DCSC dilakukan menggunakan skema Bertrand dengan melakukan dua kali optimasi, yaitu: a. Proses optimasi pertama dilakukan menggunakan model awal untuk memperoleh harga jual online dan offline optimal. b. Proses optimasi kedua menggunakan model pengembangan untuk memperoleh diskon yang optimal. 2. Dari hasil optimasi, diperoleh hasil optimal: Ps = Rp , Po = Rp ,- dan d = Rp.5.273,-
54 Semakin diskon: a. Harga jual offline agar keuntungan offline yang diperoleh masih sesuai target b. Harga jual online karena customer lebih senang membeli di offline channel. c. < diskon optimal: keuntungan offline akibat adanya peningkatan permintaan offline. > diskon optimal: keuntungan offline karena diskon yang terlalu besar menyebabkan porsi keuntungan offline semakin kecil d. keuntungan online karena harga online tidak terpotong diskon. Serta, Po < Ps sehingga jumlah permintaan online lebih banyak
55 6.1 e. keuntungan DCSC karena diskon mengurangi keuntungan DCSC yang seharusnya diperoleh. f. rasio penerimaan customer terhadap online product karena customer lebih memilih membeli di offline channel. g. jumlah permintaan offline maksimum Karena semakin besar diskon menstimulus customer untuk berbelanja pada offline channel. h. Rasio elastisitas permintaan terhadap harga
56 6.2 PT. Indoprom Indonesia cabang Surabaya dapat menggunakan harga jual dan diskon yang telah dioptimasi untuk majalah Reader Digest English karena dapat memberikan keuntungan DCSC lebih besar daripada harga jual dan diskon eksisting. Model DCSC dengan diskon dapat digunakan untuk produk jenis lain, selain majalah Penelitian selanjutnya dapat melakukan perbandingan jika penentuan harga dan diskon dilakukan dengan skema Bertrand dengan skema Stackelberg
57 7
58 7 Bazaraa, M. S., Sherali, H. D., & Shetty, C. M. (2006). Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. Biegler, L. T. (n.d). Nonlinear Programming: Concepts, Algorithms, and Applications, Pittsburgh. Cai, G. G., Zhang, Z. G., & Zhang, M. (2009). Game theoretical perspectives on dual-channel supply chain competition with price discounts and pricing schemes. International Journal of Production Economics, 117(1), Chen, X., & Simchi-Levi, D. (2004). Coordinating inventory control and pricing strategies with random demand and fixed ordering cost: The finite horizon case. Operations Research, 52(6), Chinneck, J. W. (2000). Practical Optimization: a Gentle Introduction Available from Dumrongsiri, A., Fan, M., Jain, A., & Moinzadeh, K. (2008). A supply chain model with direct and retail channels. European Journal of Operational Research, 187(3),
59 7 Fudenberg, D., & Tirole, J. (1991). Game Theory. Massachusetts: The MIT Press. Grewal, D., Krishnan, R., Baker, J., & Borin, N. (1998). The effect of store name, brand name and price discounts on consumers' evaluations and purchase intentions. Journal of retailing, 74(3), Hua, G., Wang, S., & Cheng, T. E. (2010). Price and lead time decisions in dual-channel supply chains. European Journal of Operational Research, 205(1), Jensen, P. A., & Bard, J. F. (2002). Operations Research: Models and Methods. Australia: John Wiley & Sons. Kotler, P., & Keller, K. L. (2012). Marketing Management 14th Edition. New Jersey: Pearson Education Inc. Lee, G. M., Tam, N. N., & Yen, N. D. (2005). Quadratic Programming and Affine Variational Inequalities: A Qualitative Study. New York: Springer. McWilliams, G., & Zimmerman, A. (2013). Dell Is Planning to Peddle PCs Inside Sears, Other Big Chains. The Wall Street Journal.
60 7 Nadia, K. S. (2013). Analisis Peranan Penerimaan Pelanggan Terhadap Online Channel Dalam Penetapan Harga Antar Channel Dalam Dual Channel Supply Chain. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Nusair, K., Yoon, H. J., Naipaul, S., & Parsa, H. (2010). Effect of price discount frames and levels on consumers' perceptions in lowend service industries. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 22(6), Perreault, W. D., Cannon, J. P., & McCarthy, E. J. (2012). Essentials of Marketing: A Marketing Strategy Planning Approach, 13 edition. New York: McGraw-Hill. Raghubir, P. (2004). Coupons in context: discounting prices or decreasing profits? Journal of retailing, 80(1), Sands, W. (2013). Reinventing Retail: What Businesses Need to Know For Chicago: Walker Sands. Santosa, B. (2007). Matlab untuk Statistika dan Teknik Optimasi Aplikasi untuk Rekayasa Bisnis. Surabaya: Graha Ilmu.
61 7 Stringer, K. (2004). Style & Substance: Shopper Who Blend Store, Catalog, and Web Spend More. The Wall Street Journal. Taha, H. A. (2007). Operations Research, An Introduction, Eighth Edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall. Tsay, A. A., & Agrawal, N. (2004). Channel Conflict and Coordination in the E Commerce Age. Production and Operations Management, 13(1), Widodo, E., Takahashi, K., Morikawa, K., Pujawan, I. N., & Santosa, B. (2011). Managing sales return in dual sales channel: its product substitution and return channel analysis. International Journal of Industrial and Systems Engineering, 9(2), Zuraya, N. (2013). Penjualan Global Via Internet Lampaui Satu Triliun Dolar AS. Retrieved 26 November, 2013, from hs1vp-penjualan-global-via-internet-lampaui-satu-triliun-dola
62
ANALISIS PENETAPAN DISKON DALAM DUAL CHANNEL SUPPLY CHAIN (Studi Kasus PT. INDOPROM INDONESIA Cabang Surabaya)
1 ANALISIS PENETAPAN DISKON DALAM DUAL CHANNEL SUPPLY CHAIN (Studi Kasus PT. INDOPROM INDONESIA Cabang Surabaya) Afrida Karina Savira; Erwin Widodo Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri,
Penetapan Harga pada Dual Channel Supply Chain untuk Mengatur Tingkat Proporsi Demand Antar Channel
JURNAL TEKNIK, (2014) 1-6 1 Penetapan Harga pada Dual Channel Supply Chain untuk Mengatur Tingkat Proporsi Demand Antar Channel Putri Hensky Ani, Erwin Widodo Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi
Sidang Tugas Akhir Dela Safitri Kartikaningtyas Pembimbing : Erwin Widodo, Dr.Eng. Ko-Pembimbing : Dody Hartanto, M.T.
Sidang Tugas Akhir Dela Safitri Kartikaningtyas 2510100118 Pembimbing : Erwin Widodo, Dr.Eng. Ko-Pembimbing : Dody Hartanto, M.T. JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI
Pengaruh Intensitas Marketing Terhadap Profitabilitas Dual Channel Supply Chain
Pengaruh Intensitas Marketing Terhadap Profitabilitas Dual Channel Supply Chain Karina Rizky Ismantia 2510100100 Dosen Pembimbing: Erwin Widodo BAB I Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Manfaat Ruang
ANALISIS PENGARUH INTENSITAS MARKETING TERHADAP PROFITABILITAS DUAL-CHANNEL SUPPLY CHAIN
1 ANALISIS PENGARUH INTENSITAS MARKETING TERHADAP PROFITABILITAS DUAL-CHANNEL SUPPLY CHAIN Karina Rizky Ismantia, Erwin Widodo Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
dalam Penetapan Harga antar Channel dalam Dual Channel S upply Chain
Analisis Peranan Inspeksi Sebelum Membeli dalam Penetapan Harga antar Channel dalam Dual Channel S upply Chain PENELITI : Kanya Suhita Nadia NRP : 2509.100.015 DOSEN PEMBIMBING : Erwin Widodo, Dr.Eng.
KOALISI RITEL DALAM DUAL-CHANNEL SUPPLY-CHAIN
KOALISI RITEL DALAM DUAL-CHANNEL SUPPLY-CHAIN Putri Nida Nurmaram, Erwin Widodo Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111 Email: putrinidan@yahoo.com,
PENGARUH PENENTUAN JUMLAH PEMESANAN PADA BULLWHIP EFFECT
PENGARUH PENENTUAN JUMLAH PEMESANAN PADA BULLWHIP EFFECT Puji Lestari, Liong Irena, I Gede Agus Widyadana Program Studi Teknik Industri, Universitas Kristen Petra Siwalankerto, Surabaya, Indonesia (Received:
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN OBAT-OBATAN PADA INSTALASI FARMASI DI INTERNAL RUMAH SAKIT
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN OBAT-OBATAN PADA INSTALASI FARMASI DI INTERNAL RUMAH SAKIT Prita Meilanitasari 1), Iwan Vanany 2), dan Erwin Widodo 3) 1) Logistik dan Manajemen Rantai Pasok, Jurusan Teknik
REVENUE SHARING CONTRACT UNTUK MENGKOORDINASI SUPLY CHAIN DENGAN DOMINASI MANUFAKTUR
REVENUE SHARING CONTRACT UNTUK MENGKOORDINASI SUPLY CHAIN DENGAN DOMINASI MANUFAKTUR Ratih Pamelawati 1) dan Ahmad Rusdiansyah 2) 1) Program Studi Magister Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Pemodelan Rencana Promosi dan Kebijakan Persediaan untuk Mendapatkan Profit Sharing Supply Chain yang Optimal
Pemodelan Rencana Promosi dan Kebijakan Persediaan untuk Mendapatkan Profit Sharing Supply Chain yang Optimal Wahyu Bagus Anshori, I Nyoman Pujawan, dan Imam Baihaqi. Teknik Industri, Fakultas Teknologi
ANALISIS PERBANDINGAN PAIRWISE REVENUE SHARING CONTRACT DENGAN SPANNING REVENUE SHARING CONTRACT PADA MULTI ECHELON SUPPLY CHAIN
ANALISIS PERBANDINGAN PAIRWISE REVENUE SHARING CONTRACT DENGAN SPANNING REVENUE SHARING CONTRACT PADA MULTI ECHELON SUPPLY CHAIN Rescha Dwi A. Putri 1, *), Ahmad Rusdiansyah 2) dan Naning A. Wessiani 3)
DYNAMIC PRICING PAKET UMRAH DALAM STRUKTUR DUAL SALES CHANNEL
DYNAMIC PRICING PAKET UMRAH DALAM STRUKTUR DUAL SALES CHANNEL Ken Widyaningtyas Hutomo, Erwin Widodo Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. Pada bab ini akan diambil kesimpulan mengenai keseluruhan hasil
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Pada bab ini akan diambil kesimpulan mengenai keseluruhan hasil penelitian yang telah dilakukan. Di samping itu akan dikemukakan saran-saran sehingga penelitian ini dapat lebih
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XVI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 14 Juli 2012
ANALISIS PENENTUAN LOKASI REGIONAL DISTRIBUTION CENTER DI PULAU JAWA UNTUK OPTIMALISASI PENDISTRIBUSIAN DAN PENINGKATAN ORDER FULFILLMENT RATE PADA PT. XYZ GRESIK Bortiandy TPL Tobing dan Ahmad Rusdiansyah
BAB 6 KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
BAB 6 KESIMPULAN DAN REKOMENDASI 6.1. Kesimpulan Berdasarkan pada bagian-bagian sebelumnya, penulis dapat mengambil beberapa kesimpulan dari penelitian pada tugas akhir ini, diantaranya adalah: 1. Penelitian
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Berdasarkan pengembangan model persediaan barang dengan mempertimbangkan faktor kadaluarsa dan all unit discount serta analisa data yang telah dilakukan pada bab
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menganalisis pengaruh bauran pemasaran Rumah Makan Bakso Salatiga Bandung terhadap loyalitas konsumen Bakso Salatiga,
IBM. (1984). Five Stage of Problem Solving Process, New York.
REFERENCE Cachon, G. and Terwiesch, C. (2006), Matching Supply with Demand: An Introduction to Operations Management. International edition, McGrawHill, New York. Chopra, S. and Meindl, P. (2007), Supply
Penjadwalan Pemesanan Bahan Baku untuk meminimasi Ruang Penyimpanan di Raw Material Warehouse Lamp Factory PT. Philips Indonesia
Penjadwalan Pemesanan Bahan Baku untuk meminimasi Ruang Penyimpanan di Raw Material Warehouse Lamp Factory PT. Philips Indonesia DISUSUN OLEH: NISMAH MAULIDA2506100178 PEMBIMBING: Prof. Ir. I Nyoman Pujawan,
EVALUASI BULLWHIP EFFECT PADA SUPPLY CHAIN DENGAN METODE CENTRALIZED DEMAND INFORMATION (CDI).
EVALUASI BULLWHIP EFFECT PADA SUPPLY CHAIN DENGAN METODE CENTRALIZED DEMAND INFORMATION (CDI). Julianus Hutabarat, Ketut Artana Program Studi Magister Teknik Industri, PascaSarjana Institut Teknologi Nasional
DAFTAR PUSTAKA. Bowersox, D.J., Closs, D.J., Cooper, M.B., 2002, Supply Chain Logistics Management, New York: McGraw-Hill.
DAFTAR PUSTAKA Alhamidy, F., 2006, Analisis Model Pengadaan Bahan Makanan Kering Berdasarkan Metode EOQ Pada Instalasi Gizi Rumah Sakit Roemani Semarang, Tesis, Universitas Diponegoro, Semarang. Bowersox,
KONTROL OPTIMAL PADA PENGADAAN BAHAN MENTAH DENGAN KEBIJAKAN PENGADAAN TEPAT WAKTU, PERGUDANGAN, DAN PENUNDAAN
LAPORAN TUGAS AKHIR 01 WINTER Template KONTROL OPTIMAL PADA PENGADAAN BAHAN MENTAH DENGAN KEBIJAKAN PENGADAAN TEPAT WAKTU, PERGUDANGAN, DAN PENUNDAAN Oleh: Darsih Idayani 1206 100 040 Pembimbing: Subchan,
Pengembangan Model Vendor Managed Inventory dengan Mempertimbangkan Ketidakpastian Leadtime yang Memaksimasi Service Level Jonathan Rezky, Carles Sitompul Jurusan Teknik Industri, Universitas Katolik Parahyangan
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan rumusan masalah penelitian yang terdapat di bab pertama, dapat disimpulkan bahwa: 1. Karakteristik kebutuhan dan keinginan pelanggan yang dinilai penting
PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK DENGAN SIKLUS HIDUP PENDEK (Studi Kasus Produk Portable Computer)
PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK DENGAN SIKLUS HIDUP PENDEK (Studi Kasus Produk Portable Computer) Diana Safitri Yulianti, I Nyoman Pudjawan Program Studi Magister Manajemen Teknologi ITS Jl. Cokroaminoto
JAZILATUR RIZQIYAH DEVIABAHARI Dosen Pembimbing : Prof. Ir. Suparno, MSIE., Ph.D PROPOSAL TUGAS AKHIR JURUSAN TEKNIK INDUSTRI ITS SURABAYA
JAZILATUR RIZQIYAH DEVIABAHARI 2509100112 Dosen Pembimbing : Prof. Ir. Suparno, MSIE., Ph.D PROPOSAL TUGAS AKHIR JURUSAN TEKNIK INDUSTRI ITS SURABAYA Gambaran PT. X 5% bentuk pakan 30% tepung/kon sentrat
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Dari hasil pengujian hipotesis dan pembahasan, maka kesimpulan yang dapat dijelaskan dalam penelitian ini
72 BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Dari hasil pengujian hipotesis dan pembahasan, maka kesimpulan yang dapat dijelaskan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Berdasarkan hasil penelitian
Studi Perbandingan Ekpektasi Biaya Total Antara Kasus Bakcorder dan Lost Sales pada Model Persediaan Probabilistik
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-65X Vol. 3, No. 2, Nov 26, 19 117 Studi Perbandingan Ekpektasi iaya Total Antara Kasus akcorder dan Lost Sales pada Model Persediaan Probabilistik Valeriana Lukitosari
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan data yang telah dikumpulkan, diolah, dan dianalisa, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan yakni sebagai berikut : 1. Dari hasil penyebaran kuesioner
tidak mempengaruhi loyalitas pelanggan jasa transportasi udara.
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Berdasarkan dari hasil analisis dan pembahasan maka simpulan dapat dirumuskan sebagai berikut: 1. Kualitas layanan berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan Air Asia
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Berdasarkan analisis dan pembahasan dengan menggunakan analisis Structural Equation Model, maka dapat ditarik simpulan sebagai berikut : 1. Perceived Customer Destiny
STUDI KOORDINASI PRODUKSI, PENJUALAN, DAN SISTEM PEMBAYARAN ANTARA PRODUSEN DENGAN BEBERAPA DISTRIBUTOR (Studi Kasus di Industri Keramik)
STUDI KOORDINASI PRODUKSI, PENJUALAN, DAN SISTEM PEMBAYARAN ANTARA PRODUSEN DENGAN BEBERAPA DISTRIBUTOR (Studi Kasus di Industri Keramik) Felecia Alumnus Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Industri
Evaluasi Strategi untuk Mengurangi Instabilitas Jadwal dan Dampaknya pada Rantai Pasok dengan Simulasi
Evaluasi Strategi untuk Mengurangi Instabilitas Jadwal dan Dampaknya pada Rantai Pasok dengan Simulasi Dosen Pembimbing: Prof. Ir. I Nyoman Pujawan M.Eng., Ph.D., CSCP Pranostika Heryanti 2509 100 051
UJIAN TUGAS AKHIR EKA NOVI NURHIDAYATI. Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember 2012
UJIAN TUGAS AKHIR APLIKASI ALGORITMA NONLINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PARAMETER α DALAM METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL SATU PARAMETER EKA NOVI NURHIDAYATI 1208 100 040 Jurusan Matematika Fakultas
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian mengenai sistem persediaan di Toko Tekstil Budiono 2, maka dapat disimpulkan bahwa skenario B merupakan solusi dari permasalahan
BAB V PENUTUP. 5.1 Kesimpulan. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa setiap jenis
5.1 Kesimpulan BAB V PENUTUP Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa setiap jenis dan bahan baku kain memiliki permintaan yang berfluktuatif baik dari PE Setting 1, PE Setting 21, PE Setting
PENGEMBANGAN MODEL PENENTUAN HARGA DINAMIS PRODUK AGRO- PERISHABLE MEMPERTIMBANGKAN PENURUNAN KUALITAS, TINGKAT PERMINTAAN, SERTA PREFERENSI PEMBELI
PENGEMBANGAN MODEL PENENTUAN HARGA DINAMIS PRODUK AGRO- PERISHABLE MEMPERTIMBANGKAN PENURUNAN KUALITAS, TINGKAT PERMINTAAN, SERTA PREFERENSI PEMBELI Putu Eka Udiyani Putri, Ahmad Rusdiansyah Jurusan Teknik
BAB 5 PENUTUP 5.1. Kesimpulan
BAB 5 PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan melakukan wawancara pada PT. CJSP, maka dapat disimpulkan bahwa konsep Supply Chain Management yang saat ini diterapkan
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PEMASOK-PENGECER DAN KEBIJAKAN PENETAPAN HARGA BARANG YANG BERPENGARUH TERHADAP PERMINTAAN
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PEMASOK-PENGECER DAN KEBIJAKAN PENETAPAN HARGA BARANG YANG BERPENGARUH TERHADAP PERMINTAAN Shidiq Tegar Irsanianto, Sutanto, Nughthoh Arfawi Kurdhi Program Studi Matematika
BAB 7 KESIMPULAN dan SARAN
BAB 7 KESIMPULAN dan SARAN 7.1. Kesimpulan Pada penelitian ini, model distribusi peneliti diselesaikan dengan 4 pendekatan dengan mengkombinasikan pertimbangan kesetaraan tingkat pemenuhan dan minimum
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1. Simpulan Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut: 1) Hipotesis 1 yang menyatakan bahwa kualitas layanan memiliki pengaruh yang
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berikut ini merupakan kesimpulan berdasarkan hasil analisis yang telah dibahas pada bab sebelumnya: 1. Tingkat kepuasan konsumen atas e-retailing attributes pada
Perbaikan Sistem Pergudangan di PT. X
Perbaikan Sistem Pergudangan di PT. X Otto Pratama 1, I Gede Agus Widyadana 2 ABSTRACT: This paper anlayze PT X warehouse system since some problems that are faced by the company such as full capacity
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Dari hasil penelitian dan pembahasan yang digunakan sesuai dengan tujuan hipotesis yang dilakukan, dengan analisis structural equation modeling, maka dapat ditarik
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
LAPORAN E-BISNIS SUPPLY CHAIN MANAGEMENT disusun oleh : PHAZA HENDRA KUMARA (08.11.2243) S1 TI 6F JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA JENJANG STRATA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER STMIK AMIKOM
Jl. Veteran 2 Malang
PENGEMBANGAN MODEL DASAR EOQ DENGAN INTEGRASI PRODUKSI DISTRIBUSI UNTUK PRODUK DETERIORASI DENGAN KEBIJAKAN BACKORDER (Studi Kasus Pada UD. Bagus Agrista Mandiri, Batu) Siti Aisyah 1, Sobri Abusini 2,
PENENTUAN LOKASI GUDANG PENYANGGA REGIONAL PT PETROKIMIA GRESIK YANG OPTIMAL UNTUK PENDISTRIBUSIAN PUPUK DI JAWA TENGAH
PENENTUAN LOKASI GUDANG PENYANGGA REGIONAL PT PETROKIMIA GRESIK YANG OPTIMAL UNTUK PENDISTRIBUSIAN PUPUK DI JAWA TENGAH Evvy Triana Setiyowati, Ahmad Rusdiansyah Program Pascasarjana Magister Manajemen
Analisis Jumlah Produksi Kerudung Pada RAR Azkia Bandung Dengan Metode Economic Production Quantity (EPQ)
Jurnal Matematika Vol.16 No.2 Desember 2017 ISSN: 1412-5056 / 2598-8980 http://ejournal.unisba.ac.id Diterima: 5/9/2017 Disetujui: 15/11/2017 Publikasi Online: 23/12/2017 Analisis Jumlah Produksi Kerudung
PENGUKURAN KINERJA SUPPLY CHAIN DI PT XYZ DENGAN MENGGUNAKAN METODE SCOR
PENGUKURAN KINERJA SUPPLY CHAIN DI PT XYZ DENGAN MENGGUNAKAN METODE SCOR Dimas Satria Rinaldy, Patdono Suwignjo Manajemen Industri, Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP)
PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP) Rezki Susan Ardyati dan Dida D. Damayanti Program Studi Teknik Industri Institut Teknologi
SISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN PERMINTAAN DAN PASOKAN TIDAK PASTI (Studi Kasus pada PT.XYZ) AYU TRI SEPTADIANTI
SISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN PERMINTAAN DAN PASOKAN TIDAK PASTI (Studi Kasus pada PT.XYZ) AYU TRI SEPTADIANTI 1209100023 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
BAB I PENDAHULUAN. Ritel adalah sebuah set aktivitas bisnis untuk menambahkan nilai pada produk
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Ritel adalah sebuah set aktivitas bisnis untuk menambahkan nilai pada produk dan jasa yang dijual kepada konsumen untuk kegunaan pribadi atau keluarga konsumen.
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1. Simpulan Dari hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Brand image berpengaruh signifikan terhadap kepuasan.
PENENTUAN SOLUSI OPTIMAL PERSEDIAAN PROBABILISTIK MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO. Dian Ratu Pritama ABSTRACT
PENENTUAN SOLUSI OPTIMAL PERSEDIAAN PROBABILISTIK MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO Dian Ratu Pritama Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Introduction to. Chapter 21. Synthesis of Business Functions. MultiMedia by Stephen M. Peters South-Western College Publishing
Introduction to Chapter 21 Synthesis of Business Functions Sasaran Pembelajaran Jelaskan bagaimana suatu firm s nilai ditentukan. Ringkas keputusan kunci bisnis dan menjelaskan bagaimana mereka mempengaruhi
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Dalam penelitian ini berikut adalah beberapa kesimpulan berdasarkan penelitian yang dilakukan : 1. PT. Ramayana Lestari Sentosa Tbk bercita-cita untuk menjadi
MODEL OPTIMASI ECONOMIC ORDER QUANTITY DENGAN SISTEM PARSIAL BACKORDER DAN INCREMENTAL DISCOUNT
Jurnal Matematika Vol. 20, No. 1, April 2017 : 1-7 MODEL OPTIMASI ECONOMIC ORDER QUANTITY DENGAN SISTEM PARSIAL BACKORDER DAN INCREMENTAL DISCOUNT Neri Nurhayati 1, Nikken Prima Puspita 2, Titi Udjiani
MODEL PERSAINGAN DUOPOLI YANG MEMPERTIMBANGKAN BELANJA PEMASARAN
MODEL PERSAINGAN DUOPOLI YANG MEMPERTIMBANGKAN BELANJA PEMASARAN Farham HM Saleh Fak. Teknologi Industri UII Yogyakarta e-mail: farham@fti.uii.ac.id ABSTRAK Pada tingkat prsaingan yang semakin ketat, perusahaan
PENGARUH EXTENDED WARRANTY DARI RETAILER TERHADAP PERFORMANSI SUPPLY CHAIN
PENGARUH EXTENDED WARRANTY DARI RETAILER TERHADAP PERFORMANSI SUPPLY CHAIN Bagus Naufal Fitroni ), Imam Baihaqi ) dan Nani Kurniati 3) 1) Program Studi Magister Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1. Simpulan Berdasarkan hasil pengolahan data penelitian dapat ditarik suatu simpulan yaitu, relationship marketing tactics berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan pada provider
PENGENDALIAN PERSEDIAAN KOMPONEN CIRCUIT BREAKER DENGAN KEBIJAKAN CAN- ORDER (STUDI KASUS : PT. E-T-A INDONESIA)
PENGENDALIAN PERSEDIAAN KOMPONEN CIRCUIT BREAKER DENGAN KEBIJAKAN CAN- ORDER (STUDI KASUS : PT. E-T-A INDONESIA) Linda Fransiska 2507.100.022 Prof. Ir. I Nyoman Pujawan, M.Eng., Ph.D Latar Belakang (1)
Pengembangan Model Kebijakan Persediaan Produk Multi Agro-Perishable dengan Mempertimbangkan Biaya Energi dan Kapasitas Rak Simpan
1 Pengembangan Model Kebijakan Persediaan Produk Multi Agro-Perishable dengan Mempertimbangkan Biaya Energi dan Kapasitas Rak Simpan Galuh Putri Wahyuningtyas, Ahmad Rusdiansyah Jurusan Teknik Industri,
PENJADWALAN PRODUKSI DI PT. AA UNIT II UNTUK MEMINIMUMKAN MAKE SPAN
PENJADWALAN PRODUKSI DI PT. AA UNIT II UNTUK MEMINIMUMKAN MAKE SPAN Roy Iskandar, Nurhadi Siswanto, Bobby O. P. Soepangkat Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Cokroaminoto
BAB II DASAR TEORI. 2.1 Proses Pengadaan Persediaan
BAB II DASAR TEORI Pada bab II ini akan dibahas mengenai teori yang akan digunakan dalam pengerjaan tugas akhir. Diawali dengan penjelasan mengenai proses pengadaan persediaan, fungsi biaya produksi cekung,
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan rumusan masalah yang sudah ditetapkan di Bab 1, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Diperoleh karakteristik kebutuhan dan keinginan konsumen
TUGAS AKHIR ALGORITMA MODIFIKASI BROYDEN-FLETCHER-GOLDFARB- SHANNO (MBFGS) PADA PERMASALAHAN OPTIMASI
TUGAS AKHIR ALGORITMA MODIFIKASI BROYDEN-FLETCHER-GOLDFARB- SHANNO (MBFGS) PADA PERMASALAHAN OPTIMASI (ALGORITHM OF MODIFIED BROYDEN-FLETCHER-GOLDFARB- SHANNO (MBFGS ) FOR OPTIMIZATION PROBLEM ) Oleh:
MODEL PENJADWALAN FLOW SHOP n JOB m MESIN UNTUK MEMINIMASI MAKESPAN TANPA TARDY JOB DENGAN KENDALA KETIDAKTERSEDIAAN MESIN
MODEL PENJADWALAN FLOW SHOP n JOB m MESIN UNTUK MEMINIMASI MAKESPAN TANPA TARDY JOB DENGAN KENDALA KETIDAKTERSEDIAAN MESIN Jefikz Berhitu, Mokh. Suef, dan Nani Kurniati Jurusan Teknik Industri - Institut
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Berdasarkan uji validitas dan reliabilitas, semua pernyataan karateristik
LAPORAN AKHIR PENGEMBANGAN MODEL VENDOR MANAGED INVENTORY DENGAN BANYAK RETAILER YANG MEMPERTIMBANGKAN KETIDAKPASTIAN LEAD TIMES
Perjanjian No. III/LPPM/2017-01/19-P LAPORAN AKHIR PENGEMBANGAN MODEL VENDOR MANAGED INVENTORY DENGAN BANYAK RETAILER YANG MEMPERTIMBANGKAN KETIDAKPASTIAN LEAD TIMES Disusun oleh: Y.M. Kinley Aritonang,
Model Penentuan Lokasi Pendirian Distribution Center
Petunjuk Sitasi: Wati, P. E., Nuha, H., & Murnawan, H. (2017). Model Penentuan Lokasi Pendirian Distribution Center. Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. H70-74). Malang: urusan Teknik Industri Universitas
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI PRODUK PETROLEUM DAN CHEMICAL DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI PRODUK PETROLEUM DAN CHEMICAL DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING Dimas Ismunandar dan Suparno Program Studi Magister Manajemen Teknologi ITS Bidang Keahlian Manajemen Industri
PERANCANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN PERMASALAHAN SWAP-BODY VEHICLE ROUTING PROBLEM
PERANCANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN PERMASALAHAN SWAP-BODY VEHICLE ROUTING PROBLEM Pembimbing: Dr. Eng. Ir. Ahmad Rusdiansyah, M.Eng, CSCP Disusun Oleh: Jurusan Teknik Industri Andre T.
BAH 7 SIMPULAN DAN SARAN
BAH 7 SIMPULAN DAN SARAN BAB7 SIMPULAN DAN SARAN 7.1 Simpulan Sistem infonnasi merupakan suatu cara bagi perusahaan dalam upaya memenangkan kompetisi bisnis dengan menciptakan keunggulan internal sebagai
BAH 7 SIMPULAN DAN SARAN
BAH 7 SIMPULAN DAN SARAN BAB 7 SIMPULAN DAN SARAN 7.1 Simpulan Simpulan yang dapat ditarik dari perancangan Sistem Informasi Manufaktur pada proses penanganan bahan baku di PT. "X" dalam menciptakan kinerja
PENERAPAN E-MARKETING PADA PT. PUM UTAMA
PENERAPAN E-MARKETING PADA PT. PUM UTAMA Liestya Hanirianty Universitas Bina Nusantara, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia Sari Setyolani Universitas Bina Nusantara, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia Dan Eka
Optimasi Desain. Dhimas Satria Website : No HP :
Optimasi Desain Dhimas Satria Email : dhimas@untirta.ac.id Website : www.mesin.untirta.ac.id/dhimas No HP : 081327744433 Daftar Pustaka Arora, J.S., 1989, Introduction to Optimum Design, McGraw-Hill, International
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI -202 Nama Mata Kuliah : Model Deterministik Jumlah SKS : 2 Semester : III
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI -202 Nama Mata Kuliah : Model Deterministik Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : Pengantar Teknik Industri Deskripsi
PERENCANAAN OPERASIONAL DISTRIBUSI SURAT KABAR DARI PERCETAKAN KE SEJUMLAH AGEN DI KOTA SURABAYA ABSTRAK
PERENCANAAN OPERASIONAL DISTRIBUSI SURAT KABAR DARI PERCETAKAN KE SEJUMLAH AGEN DI KOTA SURABAYA Erma Budhi Kurnia Susanti 1),Ahmad Rusdianyah 2) Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dengan berkembangnya teknologi yang semakin canggih banyak sekali perusahaan yang bergerak di bidang jasa maupun manufaktur yang menyebabkan persaingan yang
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1. Simpulan Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode structural equation modeling maka dapat
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1. Simpulan Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode structural equation modeling maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Event inventiveness
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan oleh penulis pada PT X, maka penulis menarik beberapa kesimpulan atas masalah yang telah diidentifikasi
Usulan Manajemen Persediaan pada PT X yang Meminimasi Expected Total Cost dengan Mempertimbangkan Known Price Increase
Usulan Manajemen Persediaan pada PT X yang Meminimasi Expected Total Cost dengan Mempertimbangkan Known Price Increase Vincent Rosby 1, Cynthia Prithadevi Juwono 2 1,2) Fakultas Teknologi Industri, Jurusan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada kurun waktu terakhir, persaingan dalam bidang ekonomi semakin kuat. Dipengaruhi dengan adanya perdagangan bebas, tingkat kompetisi menjadi semakin ketat. Hal
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Banyaknya perusahaan di dunia industri saat ini menuntut setiap perusahaan untuk terus berusaha mencari cara terbaik agar memiliki daya saing yang lebih tinggi daripada
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kesehatan merupakan hak asasi manusia yang harus diwujudkan sebagai salah satu unsur kesejahteraan masyarakat, sesuai yang tertuang dalam Pancasila dan Undang-Undang
OPTIMALISASI SISTEM PERSEDIAAN DAN DISTRIBUSI PADA PUSAT DISTRIBUSI MINIMARKET BERJARINGAN
OPTIMALISASI SISTEM PERSEDIAAN DAN DISTRIBUSI PADA PUSAT DISTRIBUSI MINIMARKET BERJARINGAN Jazuli Fakultas Teknik Universitas Dian Nuswantoro, Semarang Email:jazuli.st.meng@gmail.com ABSTRAK Pusat distribusi
PEMILIHAN KONTRAKTOR PERBAIKAN ROTOR DI PEMBANGKIT LISTRIK PT XYZ DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING
PEMILIHAN KONTRAKTOR PERBAIKAN ROTOR DI PEMBANGKIT LISTRIK PT XYZ DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN GOAL PROGRAMMING Akhmad Rusli 1, *), dan Udisubakti Ciptomulyono 2) 1, 2) Program
BAB 5 Kesimpulan dan Saran
BAB 5 Kesimpulan dan Saran 5.1. Kesimpulan Berdasarkan wawancara dan observasi yang telah dilakukan penulis pada restoran Ayam Oma Mien mengenai penghantaran jasa dengan menggunakan teori-teori fishbone
PEMBUATAN APLIKASI PERENCANAAN PRODUKSI DISTRIBUSI AGREGAT PADA MANAJEMEN RANTAI PASOK DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY-GENETIC
PEMBUATAN APLIKASI PERENCANAAN PRODUKSI DISTRIBUSI AGREGAT PADA MANAJEMEN RANTAI PASOK DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY-GENETIC Cindy Masyta, Rully Soelaiman Manajemen Teknologi Informasi - Magister
Sistem Pengendalian Persediaan Dengan Permintaan Dan Pasokan Tidak Pasti (Studi Kasus Pada PT.XYZ)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1 Sistem Pengendalian Persediaan Dengan Permintaan Dan Pasokan Tidak Pasti (Studi Kasus Pada PT.XYZ) Ayu Tri Septadianti, Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era globalisasi dewasa ini menjadi kenyataan yang harus dihadapi oleh setiap negara. Proses interaksi antar negara terjadi di berbagai bidang, salah satunya adalah
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh e-service quality terhadap niat beli ulang pada toko online Brodo, dan dapat ditarik beberapa kesimpulan
Skenario Pemodelan Sistem Simulasi Dengan ProModel Verifikasi Program Simulasi Validasi
DAFTAR ISI ABSTRAK... iv KATA PENGANTAR DAN UCAPAN TERIMA KASIH... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xiv DAFTAR ISTILAH... xv DAFTAR LAMPIRAN... xvii BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Supply Chain Management. Tita Talitha,MT
Supply Chain Management Tita Talitha,MT 1 Materi Introduction to Supply Chain management Strategi SCM dengan strategi Bisnis Logistics Network Configuration Strategi distribusi dan transportasi Inventory
MANAJEMEN PERSEDIAAN
MANAJEMEN PERSEDIAAN Modul ke: 04Fakultas Ekonomi dan Bisnis Penentuan Jumlah Persediaan: - Pengenalan Model Deterministik - Aplikasi Model Deterministik dalam Pemesanan Dr. Sawarni Hasibuan, M.T. Program
PENENTUAN PENURUNAN HARGA PRODUK MAKANAN PERISHABLE DENGAN MEMPERTIMBANGKAN BIAYA PENYIMPANAN DI FASILITAS BERPENDINGIN
PENENTUAN PENURUNAN HARGA PRODUK MAKANAN PERISHABLE DENGAN MEMPERTIMBANGKAN BIAYA PENYIMPANAN DI FASILITAS BERPENDINGIN Yelita Anggiane Iskandar 1, *), Ahmad Rusdiansyah 2) dan Imam Baihaqi 3) 1) Teknik
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1. Simpulan Dari hasil pengujian hipotesis dan pembahasan, maka simpulan yang dapat dijelaskan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Berdasarkan perhitungan yang telah
Penelitian TUGAS AKHIR
LOGO Penelitian TUGAS AKHIR PENGENDALIAN PERSEDIAAN SPARE PART DENGAN MENGGUNAKAN CAN-ORDERING POLICY STUDI KASUS : PT. PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK Irfan Ardiana Putra 2506100055 Dosen Pembimbing : Prof.
PERANCANGAN E-SUPPLY CHAIN MANAGEMENT PADA PT MARDEC MUSI LESTARI
PERANCANGAN E-SUPPLY CHAIN MANAGEMENT PADA PT MARDEC MUSI LESTARI Marta Dinata 1, Leon Andretti Abdillah 2, Evi Yulianingsih 3 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma Jalan